#!/usr/bin/env python
import sys
import os
import wandb
import socket
import setproctitle
import numpy as np
from pathlib import Path

import torch

from mappo.config import get_config

from mappo.envs.mpe.MPE_env import MPEEnv
from mappo.envs.env_wrappers import SubprocVecEnv, DummyVecEnv

def make_render_env(all_args):
    """
    创建渲染环境
    
    参数:
        all_args: 所有参数
        
    返回:
        环境实例
    """
    def get_env_fn(rank):
        """
        获取环境函数
        
        参数:
            rank: 环境序号
            
        返回:
            初始化环境的函数
        """
        def init_env():
            """
            初始化环境
            
            返回:
                环境实例
            """
            if all_args.env_name == "MPE":
                env = MPEEnv(all_args)  # 创建MPE环境
            else:
                print("不支持 " +
                      all_args.env_name + " 环境。")
                raise NotImplementedError  # 不支持的环境
            env.seed(all_args.seed + rank * 1000)  # 设置环境种子
            return env
        return init_env
    if all_args.n_rollout_threads == 1:
        return DummyVecEnv([get_env_fn(0)])  # 单线程环境
    else:
        return SubprocVecEnv([get_env_fn(i) for i in range(all_args.n_rollout_threads)])  # 多线程环境

def parse_args(args, parser):
    """
    解析命令行参数
    
    参数:
        args: 命令行参数
        parser: 参数解析器
        
    返回:
        解析后的参数
    """
    parser.add_argument('--scenario_name', type=str,
                        default='simple_spread', help="要运行的场景")
    parser.add_argument("--num_landmarks", type=int, default=3)  # 地标数量
    parser.add_argument('--num_agents', type=int,
                        default=2, help="智能体数量")

    all_args = parser.parse_known_args(args)[0]  # 解析参数

    return all_args


def main(args):
    """
    主函数
    
    参数:
        args: 命令行参数
    """
    parser = get_config()  # 获取配置
    all_args = parse_args(args, parser)  # 解析参数

    # 检查算法和策略设置
    if all_args.algorithm_name == "rmappo" or all_args.algorithm_name == "rmappg":
        assert (
            all_args.use_recurrent_policy or all_args.use_naive_recurrent_policy), ("检查循环策略！")
    elif all_args.algorithm_name == "mappo" or all_args.algorithm_name == "mappg":
        assert (all_args.use_recurrent_policy and all_args.use_naive_recurrent_policy) == False, (
            "检查循环策略！")
    else:
        raise NotImplementedError  # 不支持的算法

    # 检查共享策略和场景设置
    assert (all_args.share_policy == True and all_args.scenario_name == 'simple_speaker_listener') == False, (
        "simple_speaker_listener场景不能使用共享策略。请检查config.py。")

    # 检查渲染设置
    assert all_args.use_render, ("你需要将use_render设置为True")
    assert not (all_args.model_dir == None or all_args.model_dir == ""), ("请先设置model_dir")
    assert all_args.n_rollout_threads==1, ("只支持使用1个环境进行渲染。")
    
    # CUDA设置
    if all_args.cuda and torch.cuda.is_available():
        print("选择使用GPU...")
        device = torch.device("cuda:0")  # 使用GPU
        torch.set_num_threads(all_args.n_training_threads)  # 设置线程数
        if all_args.cuda_deterministic:
            torch.backends.cudnn.benchmark = False  # 关闭benchmark
            torch.backends.cudnn.deterministic = True  # 设置确定性
    else:
        print("选择使用CPU...")
        device = torch.device("cpu")  # 使用CPU
        torch.set_num_threads(all_args.n_training_threads)  # 设置线程数

    # 运行目录
    run_dir = Path(os.path.split(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))[0] + "/results") / all_args.env_name / all_args.scenario_name / all_args.algorithm_name / all_args.experiment_name
    if not run_dir.exists():
        os.makedirs(str(run_dir))  # 创建运行目录

    # 确定当前运行编号
    if not run_dir.exists():
        curr_run = 'run1'  # 第一次运行
    else:
        exst_run_nums = [int(str(folder.name).split('run')[1]) for folder in run_dir.iterdir() if str(folder.name).startswith('run')]
        if len(exst_run_nums) == 0:
            curr_run = 'run1'  # 第一次运行
        else:
            curr_run = 'run%i' % (max(exst_run_nums) + 1)  # 下一次运行
    run_dir = run_dir / curr_run  # 更新运行目录
    if not run_dir.exists():
        os.makedirs(str(run_dir))  # 创建运行目录

    # 设置进程标题
    setproctitle.setproctitle(str(all_args.algorithm_name) + "-" + \
        str(all_args.env_name) + "-" + str(all_args.experiment_name) + "@" + str(all_args.user_name))

    # 设置随机种子
    torch.manual_seed(all_args.seed)  # PyTorch种子
    torch.cuda.manual_seed_all(all_args.seed)  # CUDA种子
    np.random.seed(all_args.seed)  # NumPy种子

    # 初始化环境
    envs = make_render_env(all_args)  # 创建渲染环境
    eval_envs = None  # 评估环境为空
    num_agents = all_args.num_agents  # 智能体数量

    # 配置
    config = {
        "all_args": all_args,  # 所有参数
        "envs": envs,  # 环境
        "eval_envs": eval_envs,  # 评估环境
        "num_agents": num_agents,  # 智能体数量
        "device": device,  # 设备
        "run_dir": run_dir  # 运行目录
    }

    # 运行实验
    if all_args.share_policy:
        from onpolicy.runner.shared.mpe_runner import MPERunner as Runner  # 共享策略
    else:
        from onpolicy.runner.separated.mpe_runner import MPERunner as Runner  # 分离策略

    runner = Runner(config)  # 创建运行器
    runner.render()  # 渲染
    
    # 后处理
    envs.close()  # 关闭环境

if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1:])  # 运行主函数
